开发区土地要素对经济增长的贡献——基于江苏省面板数据的估计与测算

陈 伟，严长清，吴 群，李永乐

(1.南京农业大学 土地管理学院，南京 210095;2.江苏省土地勘测规划院，南京 210024)

0 引言

土地是促进经济增长的重要生产要素之一。在经济发展的不同阶段，随着资源稀缺性的变化，土地资源利用会呈现出不同的特征，土地与其他生产要素之间的数量配置关系与土地利用效益持续发生变化。古典经济学派认为，土地是重要的生产要素，而且由于边际报酬递减规律的作用，供给总量固定的土地是制约经济增长的关键因素;而新古典经济学派认为资本和技术进步是经济增长的关键，土地不仅可以被资本所替代，而且技术进步足以抵消固定不变的土地要素对经济增长的制约作用。正是因为如此，土地要素常被包含于资本要素中进行研究，忽视了土地本身作为一种生产要素，有其自身的利用特点。

在土地经济研究领域，一般认为土地利用集约度指单位面积土地上劳动力、资金、技术、物质等投入的密集程度［1］。而土地集约利用可以理解为通过在土地上合理增加资本与劳动力的投入，提高土地利用效益的经营方式。从粗放利用土地转向集约利用土地的过程，在经济上是一种要素替代的过程，即土地要素不断被资本和劳动力要素替代的过程。随着区域产业结构的不断调整和工业化水平的逐渐提高，土地与资本替代率则在逐渐降低，在产业结构调整过程中，资本对土地的替代作用越来越强，经济发展的内在规律能够使得土地资源的集约利用得以实现［2］。

不可否认，开发区已经成为中国各地经济增长的重要源泉。虽然已有的研究对开发区土地利用存在低效问题提出了质疑，但是开发区土地利用对经济增长的贡献不可忽视。土地要素对我国经济增长的贡献是显著的［3］，随着我国城市化进程的变化，土地要素对经济增长的贡献率将逐渐降低［4］。已有的研究多从建设用地总量的角度测算土地对经济增长的贡献，有的学者得出土地要素的产出弹性最大［5－7］，而且短期内不会被其他要素替代，有的学者得出劳动力要素产出弹性最大［8］，且现有研究多是以省份建成区面积或建设用地规模为研究对象，不能分离出建成区或整个建设用地规模内部较为复杂的用地类型。本研究以开发区为研究对象，很好地解决了这一问题，因为开发区的用地结构类型相对单一，与土地上承载的非农产业可以一一对应。此外，采用面板数据模型进行分析，面板数据兼有时间序列数据和截面数据的特点，可以增强模型的解释力，解决了单纯使用时间序列数据和截面数据的缺陷。

本研究以2006—2008年江苏省96家省级以上开发区为研究对象，以 C-D生产函数为研究方法，利用Eviews 6.0分析软件，采用面板数据模型估计和测算了土地要素对开发区经济增长的弹性和贡献率及相互替代关系，并对苏南、苏中、苏北三大地区进行了比较研究。

1 理论模型

柯布－道格拉斯生产函数是经济学中使用最为广泛的生产函数，是由美国数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家道格拉斯(P.H.Douglas)根据1899—1922年间美国制造业部门的有关数据构造出来的。基于本研究的研究目的是测度土地要素对江苏省开发区发展的贡献，作出以下2个假设:(1)生产函数包含资本、劳动、土地和技术4个要素;(2)土地要素是可变的，并且与技术、劳动、资本一样是外生的。因此，引入土地要素后C-D生产函数的一般形式为

对式(1)取自然对数后变为

式中:Y表示产量;K表示投入的资本量;L表示投入的劳动量;S表示投入的土地面积;α，β，γ是常数，分别表示资本、劳动力和土地要素产出弹性;A是广义技术进步技术水平的反映，且有α＞0，β ＞0，γ＞0，A≠0。对式(2)两边同时对时间t求导数得

2 模型设定与估计结果

2.1 变量选取及模型建立

采用面板数据进行分析，面板数据(panel data)又称为平行数据，指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。面板数据计量经济学模型是近20年来计量经济学理论方法的重要发展之一，具有很好的数据分析效果和应用价值，较时间序列数据和横截面数据能更好地研究经济行为变化的动态性。

本研究建立以下面板数据模型

式中:lnGDPit为第i个开发区t年的国内生产总值①国内生产总值采用居民消费价格指数和商品交易价格指数的几何平均数折算为2006年不变价格数值。的自然对数值，指标量化该开发区的国民经济的真实产出，在本研究中lnGDPit为唯一被解释变量，其余变量均为解释变量;lnKit为第i个开发区t年的全社会固定资产投资的自然对数值，指标量化该地区的资本要素投入量，资本数据一般采用资本存量的方式进行量化，本研究采用了永续盘存法［9］进行计算;lnLit为第i个开发区t年期末从业人数的自然对数值，指标量化该地区的劳动力要素的投入;lnSit为第i个开发区t年累积已开发面积的自然对数值，指标量化该地区土地要素的投入;μit为随机误差项。

2.2 数据来源与描述统计

数据来源于2006—2008年江苏省开发区建设发展情况年报表和2008年江苏省开发区土地集约利用评价相关数据，除去数据不完整的开发区及出口加工区、保税区、旅游度假区等非工业产业类开发区，共选取96家。数据描述统计见表1。

表1 数据描述统计② 本研究采用2000年以后的三大区域划分方法，即苏南包括:苏州、无锡、常州、南京、镇江;苏中包括:南通、扬州、泰州;苏北包括:徐州、淮安、盐城、连云港、宿迁。Tab.1 Descriptive statistics for variables

2.3 面板数据模型设定检验

在对面板数据模型进行估计时，使用的样本数据包含了个体、指标、时间3个方向上的信息。如果模型形式设定不正确，估计结果将与所要模拟的经济现实偏离甚远。因此，在估计模型参数之前，需要检验被解释变量的参数是否对所有个体截面都是一样的，从而避免模型设定的偏差，改进参数估计的有效性［10］。利用协方差检验与Hausman检验［11］判断面板数据模型形式。模型设定检验结果见表2。

表2 面板数据模型设定检验结果Tab.2 Specification test results of panel data model

从表2中可以看出，4个模型的F2统计量均大于相应置信度下临界值，即拒绝假设H2，继续检验假设H1;从F1统计量看，均小于相应置信度下临界值，即接受假设H1，从而得到4个模型均应该选择变截距模型。另外，由Hausman检验值的伴随概率可以看出，在5%的显著水平下，全省、苏南、苏北模型均拒绝原假设，即应建立固定影响模型。苏中模型在5%的显著水平下，接受原假设。所以，全省、苏南、苏北需建立固定影响变截距模型，苏中需建立随机影响变截距模型。

2.4 模型估计结果

根据上述理论分析和对面板数据模型的检验结果，利用2006—2008年江苏省96家开发区投入产出的面板数据，分别建立固定影响变截距模型和随机影响变截距模型，利用Eviews 6.0软件，采用普通最小二乘法对模型进行估计，得到变量系数及相关检验结果(表3)。

表3 面板数据模型分析结果① 由于研究的是江苏省开发区总量生产函数和三大生产要素的总体产出弹性，因此，在此处没有报告常数项的回归结果。Tab.3 Results of panel data model

从表3中可以看出，对江苏省全省的开发区来说，资本、劳动力、土地的弹性系数分别是 0.62，0.13，0.39，且α，β在5%的显著性水平下通过t检验，β在10%的显著性水平下通过t检验，可以看出，三大生产要素对江苏省开发区总量生产函数都有显著的影响。方程的F检验值为68.46，在5%的显著性水平下通过检验，表明模型整体拟合效果较好，并且回归模型的可决系数R2值为0.97，调整R2值为0.96，表明建立的固定影响变截距模型与数据的拟合效果较好，面板数据的回归结果能够分析出土地等要素投入对开发区经济发展的影响。苏南、苏北地区模型的回归结果也通过了相应的检验，模型的拟合效果很好。苏中地区模型回归结果中，劳动力要素的系数在10%的显著性水平下未通过检验，影响不显著。

2.5 模型回归结果分析

江苏全省开发区土地要素的产出弹性是0.39、资本要素的产出弹性是0.62、劳动力要素的产出弹性是0.13。各要素产出弹性之和α+β+γ=1.14，由Wald检验得，可以在10%的显著性水平下拒绝α+β+γ=1的原假设，说明江苏省开发区从规模效应来看处于规模报酬递增的发展阶段。从要素投入对经济增长的影响来看，江苏省开发区土地要素、资本要素、劳动力要素各增加1%的投入，分别带来开发区经济0.39%，0.62%和0.13%的增长。可以看出，江苏省开发区发展对资本的投入最为敏感，其次是土地和劳动力。

苏南地区各要素产出弹性之和α+β+γ=0.98，由Wald检验得，可以在10%的显著性水平下接受α+β+γ=1的原假设，说明苏南地区开发区从规模效应来看处于规模报酬不变的发展阶段。从要素投入对经济增长的影响来看，苏南开发区土地要素、资本要素、劳动力要素各增加1%的投入，分别带来开发区经济0.29%，0.57%和0.12%的增长，说明苏南地区开发区发展对资本同样最敏感。

苏中地区土地要素的产出弹性是0.53、资本要素的产出弹性是0.51，劳动力要素影响不显著。各要素产出弹性之和α+β+γ=1.24，由Wald检验得，可以在10%的显著性水平下拒绝α+β+γ=1的原假设，说明苏中地区开发区从规模效应来看处于规模报酬递增的发展阶段。苏中开发区土地要素、资本要素各增加1%的投入，分别带来开发区经济0.53%，0.51%的增长。可以看出，苏中开发区发展对土地要素的敏感性要略高于资本。

苏北地区各要素产出弹性之和α+β+γ=1.33，由Wald检验得，可以在10%的显著性水平下拒绝α+β+γ=1的原假设，说明苏北地区开发区从规模效应来看处于规模报酬递增的发展阶段。苏北开发区土地要素、资本要素、劳动力要素各增加1%的投入，分别带来开发区经济0.42%，0.66%，0.25%的增长，苏北开发区发展同样对资本要素最敏感。

3 要素对经济增长的贡献及替代率

根据上述模型得到的估计结果及理论分析，计算得到2006—2008年江苏省开发区土地要素、资本要素和劳动力要素对该省开发区经济发展的平均贡献率(表4)及要素间的替代率(表5)。

2006—2008年江苏省开发区经济增长的平均速度为28.74%，从要素投入对经济增长的贡献率来看，土地要素对经济增长的贡献率平均为24.69%，资本要素对经济增长的贡献率平均为76.71%。劳动力要素对经济增长的贡献率平均为9.25%。可以看出，在目前江苏省开发区所处的发展阶段，资本要素对经济增长的贡献率要远大于土地和劳动力要素，资本要素替代率是0.85，可见，资本要素难以被其他要素替代，但却能容易大量替代土地要素。此外，由于江苏省开发区产业层次相对较高，在一定程度上，资本要素也替代了大量劳动力。从全省来看土地要素替代率是1.92，较易被资本和劳动力要素替代。

比较三大区域可以看出，根据经济发展水平的不同，即按苏北、苏中、苏南经济水平递增的次序来看，土地要素对开发区发展的贡献率有下降的趋势，土地要素对苏南开发区发展的贡献率最低。资本要素对开发区发展的贡献率有递增的趋势，对苏南开发区发展的推动作用要大于苏中和苏北地区。劳动力要素对开发区发展的贡献率有递减的趋势，即在经济越发达的地区，劳动力就越容易被资本替代，降低在经济发展中的作用。

在经济发展的过程中，土地要素的稀缺性得到最先体现，因而在开发区的发展中，将有大量的资本、劳动力要素替代土地要素，土地要素的作用逐渐降低，土地集约利用程度逐渐提高。比较表4、表5可知，三大区域中，苏南地区土地要素贡献率最低，为14.87%，替代率为2.39，苏中地区土地要素贡献率最高，为28.94%，替代率是1.36。可以发现，土地要素贡献率越低的区域，土地要素越容易被其他要素替代，而这一区域往往有较高的土地集约利用水平。

表5中，劳动力要素最容易被其他要素替代，资本要素是最难被其他要素替代的。这一结果正说明目前江苏省开发区，整体上处于规模报酬递增阶段，资本要素对经济增长的推动作用明显。笔者认为，此处劳动力要素容易被其他要素替代，对开发区经济增长推动效果不太明显的原因在于江苏省劳动力素质平均水平较高，人力资本对经济增长的作用要超过劳动力数量的作用。

表4 江苏省开发区要素投入对经济增长的平均贡献率Tab.4 Average contribution rates of elements to economy growth in development zones in Jiangsu Province

表5 江苏省开发区要素间替代率统计Tab.5 Elements of statistics between the replacement rate in development zones in Jiangsu Province

4 结论与讨论

(1)江苏省开发区整体上处于规模报酬递增的发展阶段，其中，苏南处于规模报酬不变的发展阶段，苏中、苏北处于规模报酬递增的发展阶段。

(2)土地要素对江苏省开发区的经济发展具有正向的推动作用，除苏中外，全省、苏南、苏北开发区经济增长对资本要素的投入更敏感。

(3)江苏省开发区土地要素投入在研究期间容易被其他要素替代，尤其是被资本要素替代。土地要素贡献率越低的区域，土地要素越容易被其他要素替代，而这一区域往往有较高的土地集约利用水平。

(4)资本要素投入对江苏省开发区经济增长的贡献最大，固定资产投资仍是开发区经济增长的主要推动力，扩大投资可以加快经济的增长。

从以上结论不难看出，对于江苏省开发区来说，在将来一段时间内，土地要素对经济增长的贡献会不断削弱，资本要素仍将会起到重要的作用。江苏省人力资源相对丰富，可能由于笔者选用期末从业人数来代替劳动力，忽视了人力资本、实际工作时间等，没有考量劳动力质量，导致劳动力要素的作用没有充分体现。此外，由于数据时序短，没有考虑技术进步对经济增长的贡献，笔者认为对于多数工业用地来说，短期内技术进步可以通过资本投入、完善更新生产设备来体现，即通过固定资产投资的增加提高技术水平。上述问题将作为进一步研究的方向。

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